【TYVJ 1056】能量项链

本文深入解析了环形动态规划的基本概念与实现技巧,并通过一道具体题目详细展示了如何避免常见的边界条件错误,如区间范围混淆、枚举起止点不当等。文章还分享了作者在调试过程中的心得,对理解环形DP问题有很好的指导作用。

【题目链接】传送门

【题解大意】

这题好水,可我还是调了一会,以下为调试中出现过的错误:

1.更新取值时弄清楚区间范围是[l,k][k+1,r]还是[l,k][k,r]

2.对于环形处理时左端点的取值最大可以到达(n<<1)要记住

3.每题的枚举k具体的起止到底是[l,r]还是[l+1,r]还是[l+1,r-1]...要根据题目的理解各异

【code】

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define File ""
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define rep(k,i,j) for(int k = i;k <= j; ++k)
#define FOR(k,i,j) for(int k = i;k >= j; --k)
inline void file(){
    freopen(File".in","r",stdin);
    freopen(File".out","w",stdout);
}
inline int read(){
    int x=0,f=1;   char ch=getchar();
    while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch=='-')f=-1; ch=getchar();}
    while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<1)+(x<<3)+ch-'0'; ch=getchar();}
    return x*f;
}
const int mxn = 105;
int n;
int a[mxn<<1],f[mxn<<1][mxn<<1];
int main(){
//    file();
    n = read();
    rep(i,1,n) a[n+i] = a[i] = read();

    memset(f,0,sizeof f);
    rep(i,1,n<<1) f[i][i] = a[i];
    
    rep(len,2,n+1){
        rep(l,1,(n<<1)-len+1){
            int r = l+len-1;
            rep(k,l+1,r-1)
                f[l][r] = max(f[l][r],f[l][k]+f[k][r]+a[l]*a[k]*a[r]);
        }
    }
//    rep(i,1,n) printf("%d\n",f[i][i+n]);
//    puts("");
    int ans = 0;
    rep(i,1,n) ans = max(ans,f[i][i+n]);
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
/*
4
2 3 5 10
*/
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ve-2021/p/10764589.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值